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Alan Turing publica 'Computing Machinery and Intelligence', introduciendo el concepto de la 'Prueba de Turing', un criterio fundamental para evaluar si una máquina puede demostrar inteligencia humana.

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1956: Conferencia de Dartmouth y el Nacimiento de la IA

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1956: Conferencia de Dartmouth y el Nacimiento de la IA

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La Conferencia de Dartmouth es donde se acuña el término 'inteligencia artificial'. Ocurrió en una reunión que sentó las bases para el desarrollo de algoritmos matemáticos en IA.

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1960: El Desarrollo de Algoritmos de Búsqueda

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1960: El Desarrollo de Algoritmos de Búsqueda

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Se desarrollan algoritmos de búsqueda, como el algoritmo A*, los cuales emplean heurísticas matemáticas para encontrar caminos óptimos en diversos problemas.

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1965: Creación de ELIZA, un Pionero en Procesamiento del Lenguaje Natural

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1965: Creación de ELIZA, un Pionero en Procesamiento del Lenguaje Natural

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Joseph Weizenbaum crea ELIZA, un programa que utiliza patrones de texto y reglas gramaticales simples, mostrando el uso de matemáticas en procesamiento del lenguaje natural.

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1970: Introducción de Redes Neuronales Artificiales

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1970: Introducción de Redes Neuronales Artificiales

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David Rumelhart y colegas introducen redes neuronales artificiales, sentando las bases matemáticas para avanzar en el aprendizaje automático, aunque limitadas por la tecnología de la época.

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1975: Avances en Algoritmos de Aprendizaje Supervisado

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1975: Avances en Algoritmos de Aprendizaje Supervisado

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Investigaciones publicadas establecen modelos matemáticos para la clasificación y predicción, marcando un progreso significativo en el aprendizaje supervisado.

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2020: GPT-3 y el Poder del Aprendizaje Profundo

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2020: GPT-3 y el Poder del Aprendizaje Profundo

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Modelos de lenguaje como GPT-3 demuestran el poder del aprendizaje profundo para revolucionar el procesamiento del lenguaje natural gracias a matemáticas avanzadas.

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2023: Investigaciones en Interpretabilidad y Ética en IA

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2023: Investigaciones en Interpretabilidad y Ética en IA

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Se intensifican las investigaciones en interpretabilidad y ética en IA, con fuertes bases matemáticas para abordar problemas complejos en inteligencia artificial.